深入解析2023 Mathorcup（C题）：数学建模之旅
一、预测物流货运挑战 在本次Mathorcup竞赛中，你需要预测从1月1日到1月31日的每日货流量，关注DC14到DC10、DC20到DC35、DC25到DC62这些关键线路。首要任务是数据预处理，包括：
数据清洗：计算平均值、方差，填充缺失值，使用Python的pandas库实现。
特征工程：捕捉趋势、季节性模式，以及识别可能影响货流量的节假日因素。
为了准确建模，我们会应用ARIMA、SARIMA或Prophet模型，其中ARIMA模型（例如ARIMA(1,1,1)）是基础。
二、数据处理与建模策略 对于缺失数据，可选择插值（如平均值）或删除。以下是Python代码示例：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df.fillna(df.mean(), inplace=True) # 填充缺失值
接着，将时间序列数据转换为平稳格式，便于模型训练。利用pandas的adfuller和make_stationary函数完成。
三、ARIMA模型实战 将处理后的数据进行差分，然后利用ARIMA模型训练。选择合适的p、d和q阶数，依据自相关（ACF）和偏自相关（PACF）图进行决策。
Python代码示例如下：
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
model = ARIMA(df['cargo_volume'], order=(1, 1, 1))
model.fit(disp=0)
预测阶段，我们生成未来30天的货流量预测，并计算置信区间，为决策提供有力依据。
总结 数据预处理和模型选择对物流规划和成本控制至关重要。通过上述步骤，你可以掌握如何在Mathorcup竞赛中运用ARIMA模型进行高效预测。深入理解这些技巧，让你在数学建模道路上更进一步。